يعد اختبار الفرضيات إجراءً إحصائيًا بالغ الأهمية يسهل اتخاذ القرارات المستنيرة القائمة على الأدلة. ويبدأ بفرضية، وهي تفسير مؤقت، أو تنبؤ بمعلمة سكانية. ويمكن أن تكون هذه الفرضية إما فرضية معدومة (H_0)، تشير إلى عدم وجود تأثير أو اختلاف، أو فرضية بديلة (H_a)، تشير إلى وجود تأثير أو اختلاف.
تقيس الدلالة الإحصائية احتمال حدوث نتيجة ملحوظة بالصدفة. وإذا انخفض هذا الاحتمال، المعروف بالقيمة الاحتمالية، عن عتبة محددة مسبقًا، عادةً 0.05 أو 0.01، فإنه يوفر دليلاً قويًا ضد الفرضية المعدومة، معتبرا النتيجة ذات دلالة إحصائية.
يعد اختبار الفرضيات أمرًا بالغ الأهمية لاتخاذ القرارات واستخلاص استنتاجات دقيقة حول السكان. على سبيل المثال، قد تختبر شركة أدوية فعالية عقار جديد في خفض مستويات الكوليسترول. ستنص الفرضية المعدومة على أن العقار ليس له تأثير، في حين تنص الفرضية البديلة على أنه له تأثير. يمكن لاختبار الفرضيات بعد ذلك تحديد ما إذا كان هناك ما يكفي من الأدلة لدعم ادعاء فعالية الدواء.
وعلى نحو مماثل، يستخدم الباحث الذي يحقق في الاختلافات في الدخل بين مجموعتين من الموظفين اختبار الفرضيات. ستقترح الفرضية الصفرية عدم وجود فرق، في حين ستقترح الفرضية البديلة وجود فرق. سيساعد الاختبار في تحديد ما إذا كانت هناك أدلة كافية
لرفض الفرضية الصفرية. إذا كانت هذه هي الحالة، فسيستنتج الباحث أن هناك فرقًا مهمًا إحصائيًا في الدخل.
يعد اختبار الفرضيات جزءًا أساسيًا من التحليل الإحصائي. فهو يوفر نهجًا منهجيًا ودقيقًا لتقييم الادعاءات واتخاذ القرارات بناءً على الأدلة الإحصائية.
From Chapter 2:
Now Playing
Biostatistics: Introduction
1.8K Views
Biostatistics: Introduction
204 Views
Biostatistics: Introduction
647 Views
Biostatistics: Introduction
129 Views
Biostatistics: Introduction
116 Views
Biostatistics: Introduction
156 Views
Biostatistics: Introduction
248 Views
Biostatistics: Introduction
1.5K Views
Biostatistics: Introduction
100 Views
Biostatistics: Introduction
106 Views
Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved